Redes neurales para la predicción de parámetros moleculares

Los resultados se enmarcan en el reciente examen de grado del programa de Doctorado en Ingeniería Informática e impulsado por la experiencia laboral en el Observatorio ALMA.

Alejandro Barrientos logró su título de Ingeniero Civil en Computación e Informática en el año 2007 en la Universidad Central. Hace 11 años trabaja en el grupo de operaciones de Archive/Pipeline del Departamento de Computación del Observatorio Conjunto ALMA como Ingeniero de flujo de datos técnicos del observatorio.

En dicho cargo, la misión del equipo consiste en contribuir al aseguramiento del correcto flujo de datos científicos desde que son capturados por las antenas de ALMA, hasta su destino final, en el escritorio de los astrónomos de todas partes del mundo que solicitan observaciones científicas con el telescopio.

En medio de esta experiencia laboral, es cuando Alejandro observa que habían muchas posibilidades de poder aplicar métodos y técnicas de las ciencias de la computación, en el rubro astronómico, por lo que decide postular al Doctorado en Ingeniería Informática.

Así fue, como desde el inicio del programa, buscó un tema que pudiese ser aplicable a radioastronomía, por lo que todos los ramos que tomó fueron en preparación para poder desarrollar la investigación, un proceso no exento de complicaciones. “Hubo un punto, después del examen de candidatura, en donde me encontré atascado en un sitio del que me costó mucho salir, pero gracias a la ayuda de mi familia, del Profesor guía Dr. Mauricio Solar, y de varios profesores y colegas, pude continuar y hacer un hábito de trabajo que fue muy útil para poder llegar a la meta”, cuenta Alejandro.

Uno de los principales resultados de la investigación, titulada “Prediction of molecular parameters from astronomical emission lines using neural networks”, fue desarrollar un algoritmo que utiliza técnicas de machine learning para generar predicciones de ciertos parámetros de espectros electromagnéticos, de una forma novedosa, con un interesante potencial de expansión, que podría ser usado para contribuir en la detección de nuevas moléculas, desconocidas hasta ahora.

La investigación logró construir un prototipo funcional, y a partir de ahora está el desafío de expandir la cantidad de moléculas sobre las cuales se pueden predecir parámetros, como también la cantidad de parámetros a predecir, con miras a las mejoras proyectadas para el telescopio ALMA de aquí a 2030

Su comité evaluador estuvo compuesto por Mauricio Solar, Director de Tesis; Marcelo Mendoza, Correferente Interno; Sergio Martin, Profesor Invitado (Atacama Large Millimeter-Submillimeter Array, Santiago, Chile); Diego Mardones, Correferente Externo Nacional (Depto. de Astronomía- Universidad de Chile); John Carpenter, Correferente Externo Internacional (California Institute of Technology – Department of Astronomy) y Hernán Astudillo, Presidente Comité Evaluador, quienes evaluaron su trabajo escrito con nota 90 y defensa oral con nota 95.(Fuente Noticias USM)

Para conocer más de su investigación, invitamos a revivir su presentación ingresando aquí.